DETERMINACION DE LA ESTRUCTURA DE UNA PROTEINA MEDIANTE METODOS COMPUTACIONALES

DETERMINACION DE LA ESTRUCTURA DE UNA PROTEINA MEDIANTE

METODOS COMPUTACIONALES

Modelado por homología

Dra. Cristina Marino BusljeSeptiembre 2006

1i9b.pdb

Es una de las tareas mas significantes abordadas en la biología estructural computacional. Tiene por objeto determinar la estructura tridimensional de proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos. En términos mas formales, es la predicción de la estructura terciaria por su estructura primaria. Dada la utilidad del conocimiento de la estructura de proteínas en tareas tan valiosas como el diseño de drogas, este es un campo altamente activo de investigación.

Preedición de la estructura de una proteína

El plegamiento de proteínas es esencial

Secuencia Estructura Plegamiento

Proteína desplegada Proteína plegada

Altamente móvilinactiva

Forma casi únicaPrecisamente ordenadaEstableactiva

Asociaciones especificasReacciones especificasLa función depende de la forma

1tc2.pdb

Dentro de una proteína, un dominio estructural (dominio) es un elemento que se estabiliza por si mismo y generalmente se pliega independientemente del resto de la proteína. Muchos dominios no son únicos de las proteínas producto de un gen o una familia de genes, sino que aparecen en una gran variedad de proteínas. Los dominios son frecuentemente nombrados según la función biológica en la que intervienen en la proteína donde aparecen predominantemente, por ejemplo, el "calcium-binding domain” de la calmodulina

Dominio estructural

LAS PROTEINAS ESTAN FORMADAS POR DOMINIOS

3583 proteínas contienen el dominio FN3

Asignación de dominios

Hay homologías parciales?

secuencia

SH2 Cys rich Kinasa

Hay zonas de baja complejidad?

secuencia

PPPQNNSSSSTP

La predicción de estructura secundaria sugiere dominios?

secuencia

Región a helices Región hojas b

Hay zonas trans membrana?

secuencia

Superfamily: PRTase-like

Lineage:1.Root: scop 2.Class: Alpha and beta proteins (a/b) Mainly parallel beta sheets (beta-alpha-beta units) 3.Fold: PRTase-likecore: 3 layers, a/b/a; mixed beta-sheet of 6 strands, order 321456; strand 3 is antiparallel to the rest 4.Superfamily: PRTase-like

Families:1.Phosphoribosyltransferases (PRTases)2.Phosphoribosylpyrophosphatesynthetase

Jerarquía SCOPE. Ej: 1tc2

http://scop.mrc-lmb.cam.ac.uk/scop/data/scop.b.html

Jerarquía CATH Ej: 1tc2

Clase

Arquitectura(Fold)

Topología (Superfamilia)

Homologous superfamily

Sequence family

Ejemplo 1TC2 comparativo (tomado del PDB-Beta)

“Homology modelling”

“Fold recognition Modelling”

“Ab initio”

Typos de Modelado

“Comparative protein modelling (Homology Modelling)”

Usa estructuras previamente resueltas como puntos de partida o moldes

se basa en la razonable suposición de que dos proteínas homologas compartirán estructura similar

Predecir la estructura de una proteína basándose solo en su secuencia. Las predicciones “ab initio” recaen en la hipótesis termodinámica del plegamiento, que postula que las estructuras nativas de una secuencia proteica, corresponde a un mínimo global de energía libre. Actualmente hay tres problemas principales a los que debe enfrentarse este campo de investigación que son básicamente:

definir un sistema de “scoring” que diferencie estructuras nativas de las no nativas.

definir un campo de fuerzas para el cual la estructura con mínima energía libre global coincida con la estructura que conocemos como “nativa”.

El tiempo de computación necesario que requiere una cadena polipeptídica para recorrer todas las posibilidades conformacionales.

De novo “Ab initio” protein modelling

Pasos para el modelado por homologia (“homology modelling”)

Busqueda de la proteína homologa(”molde” en general)

Alineamiento

Selección del modelo

Refinamiento del modelo

Validación del modelo

El proceso de modelado por homología es cíclico

Secuencia

Alineamiento

Construcción del modelo

Validación del modelo

Hasta no obtener mejoras

Proceso de Modelado por homología

SecuenciaDatos

experimentales

Alineamiento múltiple de secuencias

Búsqueda en bases de

datos

Asignación de dominios

Modelado por

homologia

Alineamiento de la secuencia

a las estructuras

Predicción estructura terciaria

HomologoPDB

HomologoPDB

Predicción de estructura secundaria

Reconocimiento de

plegamiento

NO

SI

SI

NO

Análisis de la familia de plegamiento

Alineamiento de

estructuras secundarias

Modelo 3D de la proteína Basado en Bob Rusell

Cosas a tener en cuenta para evaluar una predicción de

plegamiento (Fold recognition):

Correr mas de un programa de “Fold recognition”

En lo posible, correrlo sobre mas de un homologo.

Evaluar todas las salidas de un programa (no la primera) la solución puede estar entre las 10.

Función de la proteína de estructura desconocida.

Función de la proteína de estructura conocida.

La familia de plegamiento “FOLD FAMILY”.

Predicción de estructura secundaria.

Datos experimentales

Tener todo dato experimental en mente a la hora de hacer un trabajo predictivo.

Comprobar si la predicción concuerda con los resultados experimentales. En caso negativo, habrá que re plantearse lo hecho.

Puentes disulfuro, restringen las posiciones de las cisteinas en el espacio.

Datos espectroscópicos. Dan información del contenido de estructura secundaria.

Mutagénesis dirigida, da información a cerca de que residuos intervienen en el centro activo o lugares de unión.

Conocimiento de lugares proteolíticos, modificaciones post-transduccionales, glucosilaciones, sugieren residuos accesibles.

Sitios antigénicos.

Etc.

Datos experimentales pueden guiar el proceso de predicción ej:

Validación de modelos

CUAL es el corre

cto???



Procheck



Verify3D


Datos experimentalesProcheckVerify3DProsa IIErratWhatCheckProQ…

Modelado de Loops

El modelado de Loops constituye un problema de “homology Modelling” dentro de la proteína.

Modelado “Knowledge based” (por homología)

Modelado “ab initio” (loop building)

http://sbi.imim.es/cgi-bin/archdb//loops.pl

Clasificación de Loops

Numero de clases Vs. Longitud del loop en ArchDB


Fernández Fuentes, Narcís. Tesis doctoral UAB 2004

Fernández Fuentes, Narcís. Tesis doctoral UAB 2004


- 3.1.1 (2 cons GLY. 1 PH)

- hairpin 5.1.1(1 cons GLY. 1 PH)

- 4.1.1 (cons GLY PRO. 1 PH)

Modelado de Loops

Modelado de Loops

http://manaslu.aecom.yu.edu/loopred/

http://www-cryst.bioc.cam.ac.uk/servers.html

http://alto.compbio.ucsf.edu/modloop/

ej: Knowlege based

Modelado de Loops

ej: By satisfaction of spatial restrains

Errores mas frecuentes en modelos creados por “homology modelling”

Mala elección del “template”

Mal alineamiento entre el “template” y la proteína de estructura desconocida.

1hht RNAdep-RNAPol. Bacteriophage phi-6 1c2p RNAdep-RNAPol. HCV

Mala elección del “template”Mal asignación

Mala elección del “template”Mal asignación

Ribbon diagrams of RNA-dependent RNA polymerases shown from a similar vantage point

RHDV

PV HCV

Mala elección del “template”Molde no adecuado

Ramachandran Plot statisticsMost favoured regions [A,B,L] 835 88.3%* Additional allowed regions [a,b,l,p] 102 10.8%Generously allowed regions [~a,~b,~l,~p] 5 0.5% Disallowed regions [XX] 4 0.4%* Non-glycine and non-proline residues 946 100.0% Glycine residues 58 Proline residues 54 Total number of residues 1062

HCV

Ramachandran Plot statisticsMost favoured regions [A,B,L] 909 91.5% Additional allowed regions [a,b,l,p] 84 8.5% Generously allowed regions [~a,~b,~l,~p] 0 0.0% Disallowed regions [XX] 0 0.0% Non-glycine and non-proline residues 993 100.0% End-residues (excl. Gly and Pro) 8 Glycine residues 62 Proline residues 56 Total number of residues 1119

Mala elección del “template”

HCV

Alineamiento parcialmente erróneo

82-93

Alineamiento parcialmente erróneoSuperposición molde modelo

Parcialmente mal alineamiento

1C2P

unk

Modelado de Loops

76%

52%

42%

39%

38%

24%

19%

Akbar Nayeem. Et. Al. Protein Sci. 2006 15: 808-824

Estudio Comparativo distintos softwares

Para modelado por Homología

http://predictioncenter.org/casp6/Casp6.html

6th Community Wide Experiment on the Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction Gaeta (Italy) December 2004

Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction Asilomar Conference Center, Pacific Grove, CA November 2006 (CASP7), 2006

Estado del arte: CASP

CAPRI: Critical Assessment of PRediction of Interactions

CAPRI community wide experiment on the comparative evaluation of protein-protein

docking for structure predictionHosted By EMBL/EBI-MSD Group

Estado del arte: CAPRI

EJEMPLO DE ESTUDIOS ESTRUCTURALES

Utilidad de un modelo

M. A. Marti i Renom et. Al Current Protocols in Bioinformatics (2003) 5.1.1-5.1.3

Construcción de estructuras supramolecularesIR

Construcción de estructuras supramolecularesIR

ILGFR1999

Identification of functional residues

• Residues with backbone dihedral angles in strained conformation.

• Clusters of charged residues.• Cavities or clefts in the protein

structure.• Surface properties such as

hydrophobicity, planarity, size or shape.

• Energetics of the protein structure.

• Surface mapping of phylogenetic information.

Búsqueda de “Patterns” en estructuras terciarias no-

homologas, intento de asignar función

Trazado evolutivo de residuos

Partición 1 Partición 2



Buried, Class-specificBuried, ConservedExposed, Class-specificExposed, Conserved




C.Axel Innis et. Al. Protein Engineering, Vol. 13, No. 12, 839-847. 2000

Dilucidación del mecanismo de transducción de señal (Interacción

Proteína-Proteína)

II

I

I

II

II

I

I

II

II

I

I

II

I

I

II

II

2tgi.pdb

Dilucidación del mecanismo de transducción de señal






Parantu K. Shah, Cristina Marino Buslje, R. Sowdhamini Proteins: Structure, Function, and GeneticsVolume 45, Issue 4. 2001

Ejemplo de “Docking” Automático

Receptor de nicotina/conotoxina

Diseño de drogasTcHPRT

Rigid superimposition on PRPP of: a) ALN ;b) OLP; c) PAM; d) RIS. Blue: N, Green: P, Grey: C, Red: O.

Daniel Fernandez, et. al.



3.9A


2.39A

Explicación de datos experimentales y diseño de nuevos experimentos.

* RNA-dependent RNA-polimeraseTacaribe virus* 1c2p.pdb

8.8 %identity

1e3p.pdb

DETERMINACION DE LA ESTRUCTURA DE UNA PROTEINA MEDIANTE METODOS COMPUTACIONALES

Documents